Intelligenza Artificiale (lucidi lezione introduttiva)

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1 Intelligenza Artificiale (lucidi lezione introduttiva) Prof. Alfonso Gerevini Dipartimento di Elettronica per l Automazione Facoltà di Ingegneria Università degli Studi di Brescia 1 Che cosa è l Intelligenza Artificiale? Dall inglese AI (Artificial Intelligence, McCarthy 1956) Una delle discipline scientifiche più recenti (1950 circa) Molte opportunità per un Einstein dell AI! E considerata una delle discipline più interessanti (insieme alla biologia molecolare). Studio del comportamento intelligente in artefatti: percezione, ragionamento, apprendimento, comunicazione, azione, interazione in ambienti complessi. 2 1

2 Obiettivi Generali dell IA Obiettivo scientifico a lungo termine: Studiare il comportamento intelligente indipendentemente dal soggetto (umano, animale, meccanico) Obiettivo ingegneristico a lungo termine: Sviluppo di macchine dotate di comportamenti simili a quelli dell uomo (o migliori) e studio delle applicazioni 3 Può Pensare una Macchina? Questione controversa (acceso dibattito ancora aperto) Può Quando? Ora o in un futuro imprecisato? In principio o in pratica? Macchina (in senso astratto?) Processo automatizzato (meccanico, elettronico, biologico, chimico, simbolico) 4 2

3 Può Pensare una Macchina? (Importanza della macchina) L attività del pensiero può avvenire solo in macchine umane fatte di proteine (J. Searle ) L intelligenza a livello umano dipende strettamente da aspetti fisiologici propri dell uomo e dell ambiente in cui agisce, troppo complessi da riprodurre in una macchina (Lakoff 1987, Winograd e Flores 1986, e altri) Un sistema in grado di manipolare simboli, come un computer, può ragionare/compire azioni intelligenti, indipendentemente da come sono realizzati i simboli! (Newel e Simon 1976, molti altri) 5 Può Pensare una Macchina? (Turing 1950) Pensare... Turing propone una definizione empirica Stanza1 telescrivente? computer telescrivente Stanza2 Umano L aspetto fisico non è importante per simulare l intelligenza! 6 3

4 Il Test di Turing Versione estesa: Interazione attraverso telecamere (visione artificiale) Possibilità di scambiare oggetti (arti robotici) Capacità richieste per superare il test: Elaborazione linguaggio naturale Rappresentazione della conoscenza Ragionamento automatico Apprendimento automatico Visione artificiale e robotica 7 Alcuni Riferimenti Bibliografici J. Searle, Menti Cervelli e Programmi, Clup-Clued, 1984 La Filosofia degli Automi, collezione di articoli, Superuniversale Boringhieri, 1986 T. Winograd e F. Flores, Calcolatori e Conoscenza, Mondadori, 1987 S. Russell, P. Norvig, Intelligenza Artificiale: un approccio moderno, Capp. 1-26, UTET, 1998 E. Feigenbaum, J. Feldman, Computers and Thought, McGraw-Hill, 1963 R. Kurzweil, The Age of Intelligent Machines, MIT Press, 1990 H. Simon, The Science of Artificial, MIT Press, 1981 J. Haugeland, Artificial Intelligence: The Very Idea, MIT Press, 1985 P. Johnson-Laird, The Computer and the Mind: An Introduction to Cognitive Science, Harvard University Press,

5 Approcci dell IA Oggetto di studio pensiero (ragionamento) comportamento intelligente Valutazione delle teorie prestazioni umane prestazioni razionali Razionalità: concetto ideale di intelligenza Un sistema è razionale se fa sempre la cosa giusta 9 Quattro Definizioni (Pensiero e Ragionamento) (1) Studio di sistemi che pensano come gli esseri umani [Automazione] di attività che associamo al pensiero umano, attività come prendere decisioni, risolvere problemi, apprendere, (Bellman, 1978) (2) Studio di sistemi che pensano razionalmente Studio delle facoltà mentali attraverso l uso di modelli [matematici/ingegneristici] computazionali (Charniak e McDermott, 1985) 10 5

6 Quattro Definizioni (Comportamento) (3) Studio di sistemi che agiscono come esseri umani Studio di come far fare ai computer cose che, attualmente, le persone fanno meglio (Rich e Knight, 1991) (4) Sistemi che agiscono razionalmente Ramo dell informatica che si occupa di automatizzare un comportamento intelligente (Luger e Stubblefielg, 1993) 11 IA = Pensare/Agire Umanamente E necessario possedere una teoria di come pensa l uomo (non facile!) Campo di studio delle Scienze Cognitive Sviluppare una teoria del pensiero/ragionamento Realizzare un modello computazionale (programma) della teoria Utilizzare il modello per validare la teoria (esperimenti di tipo psicologico) Test di Turing per valutare il comportamento intelligente 12 6

7 IA = Ragionare/Agire Razionalmente Vengono utilizzati modelli matematici per definire e compiere inferenze/azioni corrette Esempio: inferenze logiche Inizio logica: sillogismi di Aristotele (uno dei primi filosofi che cerca di codificare il pensare correttamente ) La logica formale (inizio 1900) è usata in molti sistemi di IA Ragionare razionalmente agire razionalmente Un agente razionale può anche compiere azioni riflessive, che non coinvolgono ragionamento 13 Agente Artificiale Intelligente (razionale) Percezioni attraverso sensori AMBIENTE AGENTE Azioni attraverso attuatori (bracci meccanici, ruote, ecc.) 14 7

8 Quando un Agente Artificiale è Razionale? Quando fa la cosa giusta Cosa giusta = azione che causa maggior successo Come valutare un agente? Misura delle prestazioni (grado di successo) deve essere imposta dall esterno dipende dalla sequenza di percezione dipende dalla conoscenza dell agente sul suo ambiente dipende dalle azioni che l agente può eseguire 15 Agente Razionale Ideale Per ogni sequenza di percezioni possibile, un agente ragionale dovrebbe compiere qualsiasi azione che si aspetta massimizzare la sua misura delle prestazioni, sulla base della sequenza di percezione e di qualsiasi conoscenza predefinita dall agente S. Russell e P. Norvig (1995) Esempi: Un orologio è intelligente? Robot classificatore Robot aspirapolvere 16 8

9 Fondamenti dell IA Filosofia (intelligenza, conoscenza, ragionamento, apprendimento, linguaggio, ecc..) Matematica (logica, probabilità, algoritmi, ecc..) Psicologia (modelli cognitivi, esperimenti psicologici) Informatica (software, hardware) Linguistica (sintassi, semantica e pragmatica del linguaggio naturale, rappresentazione della conoscenza) Per approfondimenti vedi Intelligenza Artificiale: un Approccio Moderno, Russell e Norvig, UTET, 1998, Cap. I 17 Principali Aree di Ricerca dell IA LINGUAGGIO NATURALE VOCE RAGIONAMENTO AUTOMATICO ROBOTICA VISIONE APPRENDIMENTO INGEGNERIA CONOSCENZA 18 9

10 Ragionamento Automatico Ci sono vari tipi di ragionamento, ad esempio: Logico matematico (dimostrazione automatica di teoremi) Basato sulla somiglianza e analogia Tassonomico (gerarchie di concetti) Probabilistico/statistico/incerto Diagnostico e causale (basato su modelli o sul senso comune ) Temporale (previsioni, spiegazioni, pianificazioni, ecc.) Spaziale (topologico, geometrico, morfologico, ecc.) 19 Ingegneria della Conoscenza Insieme di tecniche per acquisire, formalizzare, organizzare conoscenza su cui poi applicare metodi di ragionamento automatico. Tecniche usate dall Ingegnere della Conoscenza DATI + PROGRAMMI CONOSCENZA + RAGIONAMENTO 20 10

11 Risoluzione di Problemi Mediante Ricerca Elementi di un problema semplice: Insieme di stati del mondo (ambiente) semplificato Insieme di operatori (o azioni) possibili Uno stato iniziale Uno o più stati obiettivo (goal) Trovare una sequenza di azioni che trasforma lo stato iniziale in uno stato obiettivo (algoritmo o motore di ricerca) 21 Problema a Stato Unico Un semplice esempio (Roby = robot aspirapolvere): Ambiente: 2 stanze, Roby, polvere Stato iniziale: Stati possibili = 8 stanza1 stanza2 Azioni: VaiDestra, VaiSinistra, Aspira Stati Obiettivo = tutti gli stati in cui non c è polvere Soluzione = VaiDestra, Aspira 22 11

12 Esempio: Rompicapo dell Stato iniziale Stato obiettivo Stati = configurazione delle caselle Operatori = muovere caselle in alto,basso,sinistra,destra (oppure muovere casella vuota) 23 Esempio: Problema delle N Regine Problema: disporre N regine su una scacchiera NxN senza che queste si attacchino Esempio N=4 R R R R Stati = configurazioni di una o più regine sulla scacchiera Stato iniziale = nessuna regina sulla scacchiera Stati obiettivo = N regine sulla scacchiera e nessun attacco 24 12

13 Problema delle N Regine Operatori (2 possibilità): mettere una regina qualsiasi sulla scacchiera se 8 regine, 64 8 sequenze di azioni regina i-esima sulla colonna i-esima se 8 regine, solo 2057 sequenze! Soluzione: Siamo interessati a trovare uno stato obiettivo che è sconosciuto (se esiste!) 25 Problema a Stati Multipli Spesso l ambiente non è completamente accessibile Caso limite: completa ignoranza (no sensori) Esempio robot aspirapolvere: Stato iniziale: uno imprecisato degli 8 possibili INSIEME di 8 stati Ogni azione trasforma un insieme di stati in un altro Soluzione: Trasforma l insieme iniziale in un insieme contenente solo soluzioni (in questo caso un solo stato) VaiDestra, Aspira, VaiSinistra, Aspira 26 13

14 Problema con Contingenze Problemi in cui la soluzione deve contenere azioni sensoriali per acquisire informazioni necessarie Esempio robot aspirapolvere Ambiente parzialmente accessibile (2 sensori) Stato Iniziale: oppure Informazioni incompleta su effetti azioni: Aspira talvolta deposita polvere se non c è Soluzione:??? R E necessaria un azione sensoriale per sapere se c è polvere R 27 Algoritmi di Ricerca Ragionamento come esplorazione dello spazio degli stati possibili Descrizione problema (qualsiasi!) Algoritmo di Ricerca Soluzione Qualità Soluzione (per scegliere tra più possibili) Tempo richiesto per derivarla Numero e costo azioni (mosse) 28 14

15 Algoritmi di Ricerca Forza bruta Genero tutte le sequenze possibili di azioni con ordine casuale Può essere molto inefficiente (specialmente per soluzioni ottime ): può richiedere anni di tempo CPU! Ricerca euristica Utilizzo un criterio euristico per guidare la ricerca della soluzione Certe sequenze vengono considerate prima di altre perché ritenute più promettenti Spesso riesco a trovare soluzioni ottime efficientemente. 29 Esempio Ricerca Euristica Ricerca soluzione = Esplorazione guidata di un albero di ricerca Funzione euristica Rompicapo dell 8: Numero azioni fatte + Numero Caselle mal posizionate caselle mal posizionate Conduce sempre alla soluzione ottima (minor numero di mosse)! 30 15

16 Esempio Albero di Ricerca Meta-ragionamento Ragionare sul problema prima di iniziare a risolverlo per Ricavare euristiche automaticamente (Cubo di Rubik) Ridurre lo spazio degli stati possibili identificando stati da cui è impossibile (o improbabile) raggiungere una soluzione Scomporre il problema in sotto-problemi indipendenti (soluzione globale ottenuta componendo le soluzioni dei sotto-problemi) 32 16

17 Stato iniziale A D Tavolo Esempio (mondo dei blocchi) Azioni: Muovi X da Y su Z Tavolo Precondizioni: X sopra Y, X libero, Z libero Stato obiettivo Effetti: X sopra Z, Y libero, Z non libero (solo se Z Tavolo) X Y B Z C Y X Z C B A D 33 Esempio Euristica Ricavabile Automaticamente A D B C C B A D Prima azione possibile: Muovi C dal Tavolo su B, Muovi A da D su B, Muovi A da D sul Tavolo, Muovi A da D su C, Muovi B dal Tavolo su A,. A D B C A D B C E l unica azione sensata per noi. Perché? Le pile di blocchi si costruiscono dal basso! 34 17

18 Esempio Meta-Ragionamento (Torre di Hanoi) Euristica: se la pila ha n dischi, costruisci una pila di n-1 dischi su un palo libero e poi sposta l n-esimo disco sull altro palo libero (posizione definitiva); ripeti. 35 Pianificazione Automatica Problema complesso di ricerca in cui: Le azioni possono avere effetti temporanei Le azioni possono consumare risorse e avere durate (carburante/denaro/tempo) Certe azioni possono/devono essere contemporanee Parziale conoscenza sull ambiente parziale L ambiente evolve indipendentemente dall agente E necessario adattare il piano durante la sua esecuzione 36 18

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